OpenCV--模板匹配与滑动窗口（单匹配或多匹配)

1单匹配：

测试图片：

code：

#include <opencv\cv.h>
#include <opencv\highgui.h>
#include <opencv\cxcore.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
/*
模板匹配法 --图片查找
滑动窗口的原理
用等大小的模板窗口在范围中进行滑动然后查找匹配
*/
int main(int argc, char* argv[]){
IplImage*src,*templat,*result,*show;
int srcW,templatW,srcH,templatH,resultW,resultH;
//加载源图像
src = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\4.png" , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
//用于显示结果
show = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\4.png");
//加载模板图像
templat = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\1.png" , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if(!src || !templat){
printf("打开图片失败");
return 0;
}
srcW = src->width;
srcH = src->height;
templatW = templat->width;
templatH = templat->height;
if(srcW<templatW || srcH<templatH){
printf("模板不能比原图小");
return 0;
}
//计算结果矩阵的大小
resultW = srcW - templatW + 1;
resultH = srcH - templatH + 1;
//创建存放结果的空间
result = cvCreateImage(cvSize(resultW,resultH),32,1);
double minVal,maxVal;
CvPoint minLoc,maxLoc;
//调用模板匹配函数
cvMatchTemplate(src,templat,result,CV_TM_SQDIFF);
//查找最相似的值及其所在坐标
cvMinMaxLoc(result,&minVal,&maxVal,&minLoc,&maxLoc,NULL);
printf("minVal %f maxVal %f\n ",minVal,maxVal);
//绘制结果
cvRectangle(show,minLoc,cvPoint(minLoc.x+templat->width,minLoc.y+templat->height),CV_RGB(0,255,0),1);
//显示结果
cvNamedWindow("show");
cvNamedWindow("tem");
cvShowImage("show",show);
cvShowImage("tem" , templat);
cvWaitKey(0);
return 0;
}

2多匹配：

code：

#include <opencv\cv.h>
#include <opencv\highgui.h>
#include <opencv\cxcore.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
/*
模板匹配法 --图片查找
滑动窗口的原理
用等大小的模板窗口在范围中进行滑动然后查找匹配
*/
CvPoint getNextMinLoc(IplImage* result , int templatWidth,int templatHeight,double maxValIn , CvPoint lastLoc){
int y,x;
int startY,startX,endY,endX;
//计算大矩形的左上角坐标
startY = lastLoc.y - templatHeight;
startX = lastLoc.x - templatWidth;
//计算大矩形的右下角的坐标大矩形的定义可以看视频的演示
endY = lastLoc.y + templatHeight;
endX = lastLoc.x + templatWidth;
//不允许矩形越界
startY = startY < 0 ? 0 : startY;
startX = startX < 0 ? 0 : startX;
endY = endY > result->height-1 ? result->height-1 : endY;
endX = endX > result->width - 1 ? result->width - 1 : endX;
//将大矩形内部赋值为最大值使得以后找的最小值不会位于该区域避免找到重叠的目标
for(y=startY;y<endY;y++){
for(x=startX;x<endX;x++){
cvSetReal2D(result,y,x,maxValIn);
}
}
double minVal,maxVal;
CvPoint minLoc,maxLoc;
//查找result中的最小值及其所在坐标
cvMinMaxLoc(result,&minVal,&maxVal,&minLoc,&maxLoc,NULL);
return minLoc;
}
int main(int argc, char* argv[]){
IplImage*src,*templat,*result,*show;
int srcW,templatW,srcH,templatH,resultW,resultH;
//加载源图像
src = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\4.png" , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
//加载用于显示结果的图像
show = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\4.png");
//加载模板图像
templat = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\1.png" , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if(!src || !templat){
printf("打开图片失败");
return 0;
}
srcW = src->width;
srcH = src->height;
templatW = templat->width;
templatH = templat->height;
if(srcW<templatW || srcH<templatH){
printf("模板不能比原图小");
return 0;
}
//计算结果矩阵的宽度和高度
resultW = srcW - templatW + 1;
resultH = srcH - templatH + 1;
//创建存放结果的空间
result = cvCreateImage(cvSize(resultW,resultH),32,1);
double minVal,maxVal;
CvPoint minLoc,maxLoc;
//进行模板匹配
cvMatchTemplate(src,templat,result,CV_TM_SQDIFF);
//第一次查找最小值即找到第一个最像的目标
cvMinMaxLoc(result,&minVal,&maxVal,&minLoc,&maxLoc,NULL);
//绘制第一个查找结果到图像上
cvRectangle(show,minLoc,cvPoint(minLoc.x+templat->width,minLoc.y+templat->height),CV_RGB(0,255,0),1);
//查找第二个结果
minLoc = getNextMinLoc( result , templat->width,templat->height, maxVal , minLoc);
//绘制第二个结果
cvRectangle(show,minLoc,cvPoint(minLoc.x+templat->width,minLoc.y+templat->height),CV_RGB(0,255,0),1);
//显示结果
cvNamedWindow("show");
cvShowImage("show",show);
cvWaitKey(0);
return 0;
}

转载自：
博主：a771948524
博文地址:https://blog.csdn.net/zxlstudio/article/details/10025847
来源：CSDN

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